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一种新的去无关基因肿瘤样本分类方法
引用本文:刘德山,范雅惠,闫德勤,贾洪哲. 一种新的去无关基因肿瘤样本分类方法[J]. 辽宁师范大学学报(自然科学版), 2015, 0(1)
作者姓名:刘德山  范雅惠  闫德勤  贾洪哲
作者单位:辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连,116081
基金项目:国家自然科学基金项目(61105085);辽宁省教育厅科学技术研究项目
摘    要:基因数据分类方法的研究是当前生物信息学的一个热点,利用基因微阵列技术所提供大量的基因数据为诊断不同种类的基因疾病提供了可能。依据基因表达谱建立有效的模型对肿瘤类型的识别、诊断和治疗具有重要应用价值。通过对肿瘤基因表达谱进行分析,提出一种新的去无关基因的分析方法。新方法首先通过引入参数数量与改进的信噪比结合,对已有的基因信噪比(REFSC)公式进行改进,然后用主成分分析法提取主要的分类信息,达到特征提取的目的。最后用支持向量机(SVM )对样本集进行分类测试,分类模型的核函数分别采用线性linear、多项式polymoid、径向基RBF核函数,对肿瘤样本集进行实验测试,实验表明了新方法是可行的和有效的。

关 键 词:特征选择  特征提取  支持向量机  基因表达谱

A novel removing irrelevant gene classification algorithm for tumor samples
LIU Deshan,FAN Yahui,YAN Deqin,JIA Hongzhe. A novel removing irrelevant gene classification algorithm for tumor samples[J]. Journal of Liaoning Normal University(Natural Science Edition), 2015, 0(1)
Authors:LIU Deshan  FAN Yahui  YAN Deqin  JIA Hongzhe
Abstract:
Keywords:feature selection  feature extraction  support vector machine (SVM )  gene expression pro-f ile
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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